基于时序遥感的柬埔寨水稻种植时空格局监测
2021-12-25分类号:S511;S127
【部门】中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 中国科学院黄河三角洲现代农业工程实验室
【摘要】柬埔寨可耕地资源丰富,温度适宜,水稻生产极具潜力。及时监测水稻种植时空格局对于区域水稻生产管理、灾害风险评估和粮食政策制定具有重要意义。传统的水稻遥感监测研究大多只提供年际尺度的水稻空间分布,缺乏年内尺度水稻种植与收获信息。本文首先利用一年内所有可获取的MODIS影像,构建基于像元的MODIS NDVI年时间序列曲线;然后,选取最大值、最小值、均值和标准差逐像元计算时序统计参数特征,采用FastDTW算法计算像元时序曲线与水稻参考时序曲线的相似性特征,将时序统计特征与时序曲线相似度特征相结合,利用随机森林分类器,通过机器学习进行监督分类,提取水稻熟制信息;最后,结合时序曲线提取水稻物候特征,生成水稻收获时间信息,并对水稻耕作类型进行识别。研究表明:(1)柬埔寨水稻种植主要集中在洞里萨湖周围的低地平原和南部的湄公河下游。尽管柬埔寨全年热量条件适宜,但水资源获取限制对柬埔寨水稻种植时空格局具有显著影响。(2)水稻熟制以单季稻为主,约占全年水稻种植面积的80%,且分布区域稳定;双季稻面积约占20%,年际种植空间分布变化较大。雨季稻是柬埔寨水稻的主要种植类型,种植面积约占全年水稻面积的70%左右,年际变化不大;旱季稻和前雨季稻面积约占30%,年际空间分布差异显著。(3)对2011年和2016年水稻种植模式分析可知,灌溉条件和洪水对柬埔寨水稻种植时空具有重要影响。本文通过对柬埔寨年内水稻种植时空格局的高精度监测,识别其主要影响因素,为制定因地制宜和有弹性的水稻种植制度、保障柬埔寨粮食安全提供借鉴。
【关键词】水稻 动态时间规整 种植制度 遥感 监测 随机森林 柬埔寨
【基金】澜沧江—湄公河合作专项;; 国家自然科学基金项目(41901309;41801353)
【所属期刊栏目】资源科学
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